Episoder
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Este episódio nasceu de uma ideia simples: transformar estes áudios num podcast sem acrescentar uma única hora de trabalho à minha semana. Consegui. Levou-me uma manhã a montar e, a partir daí, zero trabalho recorrente. Acrescentei um passo a um fluxo que já existia e o áudio passou a chegar ao teu feed, onde quer que o ouças.
O ponto não é o podcast. É a forma como ele aconteceu. A maior parte das pessoas olha para a IA e pergunta o que é que o negócio ainda não faz e podia passar a fazer. Compra trabalho novo. Eu faço a pergunta ao contrário: o que é que eu já faço, todas as semanas, onde podia encaixar IA? É aí que está o retorno, não em inventar uma atividade nova.
Falo também do princípio que torna isto possível. A IA é frágil a criar e absurda a distribuir. A parte criativa continua comigo, escrita à mão antes de abrir o microfone. Tudo o que vem depois, transcrever, adaptar, publicar, fazer chegar a vários sítios, entrego sem pensar duas vezes, porque faz melhor do que eu faria com o tempo que tenho. E não copia, traduz para cada canal.
As aplicações de IA que contam não são as vistosas. São as menos sexy: a documentação, a transcrição, a publicação. É aí que está a gordura, e é aí que há margem para libertar. Se estás à procura de onde começar, é por aqui, não pelo que faz barulho.
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Estive umas semanas sem gravar, e há uma razão. A velocidade a que tudo está a mudar tinha-me deixado num nevoeiro: muita ansiedade e pouca lucidez para decidir. E o meu trabalho, no fundo, é decidir o dia inteiro. Quando senti que estava a chegar ao limite, fiz o que já aprendi a fazer noutras vezes: desapareci.
Fui sozinho para os Açores, sem outro objetivo a não ser andar e desligar por completo da tecnologia. Apanhei nevoeiro nas montanhas e, curiosamente, foi a minha cabeça que ficou limpa. Voltei com a paciência renovada e com clareza sobre a direção dos próximos meses, toda ela ganha por subtração: não trouxe nada novo para fazer, trouxe o que tenho de deixar de fazer.
Neste episódio falo dos ciclos de trabalho e pausa que respeito, de porque é que a direção certa importa mais do que a velocidade, e da maior visão que trouxe: trabalhar na máquina em vez de trabalhar no que a máquina produz. Em vez de me focar no output, vou construir os playbooks da empresa para elevar a média de toda a equipa.
A mensagem que anotei para hoje foi simples: às vezes o mais produtivo é afastares-te. Se andas com a mesma ansiedade sobre tudo o que está a mudar, talvez esteja na altura de parares, para depois conseguires acelerar na direção certa.
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Mangler du episoder?
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No episódio anterior falei de trabalhar na máquina em vez de ser eu o gargalo de toda a operação. Hoje mostro um exemplo concreto: o workflow que construí para fazer esta newsletter.
Antes disso, explico uma mudança de rota. A Superhuman nasceu para validar até onde ia o negócio de uma pessoa, mas eu não defendo essa tese. O que faz sentido é documentar o que estou a viver na WhiteFlow, com equipa, clientes exigentes, contratação, fluxo de caixa, e mostrar como meto uma camada de IA por cima de tudo isso. E para imprimir escala trouxe o Tiago para a operação.
Sobre o workflow em si: transformei a criação da newsletter num playbook de três comandos. Gravo um áudio, e a partir daí a máquina transcreve, escreve o draft na minha voz, edita, revê, e no fim publica na minha app sem eu sair do sítio. O passo que mais valorizo é o último, o compound: ele compara o draft original com as minhas edições e aprende, por isso a cada execução edito menos.
A lição que fica é onde é que o humano tem de estar. No meu caso, no áudio e na edição final, porque é aí que está a experiência que nenhuma IA inventa. Construir isto não é trabalho automático, mas é onde devias pôr a maior parte do teu tempo, porque o retorno multiplica por toda a gente que corre o mesmo processo.
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Esta semana tive de escrever, pela primeira vez, um guia de comunicação interna para a minha empresa. Não foi capricho. Comecei a ver um padrão negativo na forma como comunicávamos, e a maneira como a equipa estava a usar a IA tinha culpa nisso.
Neste episódio explico os princípios que pus nesse documento. O primeiro é que escrevemos porque nos faz pensar. A escrita é lenta, acompanha a velocidade do pensamento e obriga a escolher cada palavra, e é isso que dá clareza. O segundo é o que mais me preocupa: não delegamos o pensamento à IA. A IA é inteligência do passado a um custo muito baixo, e nem todas as decisões do futuro têm resposta no passado. Quando delegas o teu critério a tokens, baixas a tua média e a da empresa, e deixas de ser um ativo.
Falo também de onde a comunicação deve viver, porque o contexto é tudo para escalar, e de porque evito reuniões a todo o custo. Uma reunião é um esgoto de contexto: as decisões não ficam registadas e exige-se resposta imediata a coisas que pedem ponderação.
No fundo, comunicação não é sobre velocidade. É sobre qualidade. E pensar, tal como comunicar e decidir, é treino. Se deixas de treinar, perdes a valência que demoraste anos a construir.
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Um de vocês mandou-me um email com uma pergunta simples: devo copiar skills de outros repositórios ou criar as minhas? Parecia simples, mas tinha camadas que me puseram a pensar no que defendo de verdade.
Neste episódio explico porque é que, na minha empresa, não copio skills nem processos de ninguém. Copiar otimiza para a velocidade. Eu otimizo para a qualidade. E quando toda a gente copia do mesmo repositório, toda a gente converge para a mesma média, e na média ninguém se destaca.
Os processos de uma empresa são um ativo. A forma como recrutas, como respondes aos clientes, como lanças produto, é isso que te separa dos outros. Uma skill é um investimento que fazes uma vez e que depois multiplica por toda a equipa, por isso faz pouco sentido imputar mediocridade a esse efeito exponencial só para ganhar tempo. Estudo outros repositórios para tirar ideias. Aplicar tal e qual, nunca.
No fundo tudo aterra numa pergunta: que tipo de empresa é que queres ter? Uma que copia o que o mercado já faz, ou uma que tenta acrescentar valor onde os outros ainda não chegaram?
